Все мы, айтишники, знаем, что данные — это новая нефть. Но вот проблема: нефть сама по себе машину не заведёт. Её нужно переработать, очистить и превратить в бензин. Точно так же и с данными: собрали терабайты логов, накачали базу событиями, сделали ETL — и что дальше?
В этот момент на сцену выходит BI-аналитик. Его роль часто остаётся в тени: про дата-сайентистов пишут книги и снимают фильмы, про разработчиков — мемы, а про BI-аналитиков знают только коллеги из соседнего отдела. Давайте разберёмся, кто это вообще такой и почему без него бизнесу трудно принимать решения.
Кто такой BI-аналитик простыми словами
Если упростить до предела, BI-аналитик — это переводчик. Только он переводит не с английского на русский, а с «языка данных» на «язык бизнеса».
У бизнеса вопрос звучит так: «Почему продажи падают в Сибири?»
Данные отвечают сухим числом в базе: 1245.
А BI-аналитик превращает это число в историю: «Продажи снизились, потому что конкурент запустил скидочную кампанию, и наши клиенты массово ушли к нему. Вот график, вот динамика, вот прогноз».
Он не занимается машинным обучением и не пишет API, но умеет задать правильные вопросы к данным и показать ответ так, чтобы директор понял без Google Translate.
Основные задачи BI-аналитика
Работа BI-аналитика редко укладывается в одно слово «отчёты». Обычно это целая цепочка шагов:
- Собрать требования — понять, что именно нужно бизнесу: рост продаж, оптимизация расходов, контроль KPI.
- Вытащить данные — достать из баз и хранилищ всё необходимое. Тут без SQL никуда.
- Преобразовать данные — почистить, свести разные источники в единую таблицу, иногда дописать логику расчётов.
- Визуализировать — построить дашборд или отчёт, который понятно читать: графики, диаграммы, метрики.
В результате на совещании вместо «у нас что-то идёт не так» появляется понятная картинка: вот узкое место, вот прогноз на месяц, вот три сценария действий.
Чем вооружён BI-аналитик
Инструменты BI-аналитика — это, в основном, стандартный набор айтишника, только с упором на данные:
- SQL — без него анализировать данные так же трудно, как DevOps без bash.
- BI-платформы — Power BI, Tableau, Qlik. Это его основной «пульт управления» для дашбордов.
- Хранилища и базы — от ClickHouse до Greenplum, в зависимости от инфраструктуры компании.
- Python/pandas — если нужно чуть глубже почистить данные или автоматизировать рутину.
Да, BI-аналитик не пишет огромные пайплайны, но без минимальных навыков в этих инструментах работать трудно.
Зачем бизнесу BI-аналитик
В бизнесе всегда можно принимать решения на двух уровнях:
- «Мне кажется, что клиенты любят этот продукт»
- «Данные показывают, что retention вырос на 15% после новой фичи»
Разница очевидна: во втором случае компания тратит деньги и время не на интуицию, а на проверенные факты. BI-аналитик как раз и превращает «мне кажется» в «мы точно знаем».
По сути, это человек, который помогает компании не бродить в темноте, а идти по освещённой дорожке.
Если хочется попробовать себя в BI
Для тех, кто уже работает в IT, порог входа не такой высокий. Знания SQL, понимание баз данных и немного любви к визуализации — и можно сделать первый шаг. Попробуйте для начала собрать дашборд на Power BI или Tableau: возьмите данные из своей тестовой базы и визуализируйте. А дальше станет понятно, нравится ли вам эта «переводческая» роль.
Итог
BI-аналитик — это не волшебник и не гуру машинного обучения. Это человек, который превращает сырые данные в понятные бизнесу ответы. Его работа — построить мост между таблицами в базе и решением «куда двигается компания». И если вас когда-нибудь тянуло объяснить коллегам сложные вещи простыми словами, возможно, BI — это ваш путь.
#BI #АналитикаДанных #DataScience #КарьбаВIT #БизнесАналитика #DataAnalytics #ИТПрофессии #Data #ITАналитик #BusinessIntelligence